基于传输触发架构的图像降晰专用处理器设计

针对天文图像处理过程中的空间变换核降晰算法,提出一种基于传输触发架构(TTA)的专用处理器设计,以完成算法的数据密集型运算,并在基于C*CORE340处理器的电子系统级平台之上对该处理器进行验证。TTA的细粒度并行数据传输使该处理器获得更高性能,其设计的特殊功能单元能加快计算,且计算流程和数据存储方式能减少数据传输的频率,提高了计算速度。实验结果表明,对于19×19的内核和2K×2K的图像帧,该处理器架构的速度比基于PC的纯软件实现提高了14.7倍。

噪声模糊图像盲目反降晰的模糊核准确估计

针对大多数先进的单幅图像盲目反降晰技术在噪声无法忽略时,仍不能很好地处理模糊核估计质量退化严重的问题,提出一种利用图像显著结构从单幅噪声模糊图像中准确估计模糊核的方法.首先通过降噪预处理对图像噪声进行抑制,利用基于全总变分模型的方法提取模糊图像的显著结构,进而运用梯度选择方法移除不利于模糊核估计的显著边缘,提高模糊核估计的鲁棒性;然后采取两阶段模糊核估计策略,运用基于图像显著结构模糊核估计方法和迭代支持域检测技术实现模糊核的准确估计;最后通过稀疏先验约束的非盲目图像解卷积方法完成最终的图像恢复.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在合成和真实图像上都能更准确地估计出噪声模糊图像的模糊核,获得更好的复原图像质量,可有效地处理图像反降晰对图像噪声敏感问题,实现了噪声模糊图像模糊核的准确估计.

基于独立成分分析的盲目图像反降晰

详细说明了如何将图像反降晰问题转化成独立成分分析(ICA)问题,通过理论分析和实验比较了FastICA和在线随机梯度ICA两种ICA图像反降晰算法,得出了FastICA算法并不能很好地用于图像反降晰的结论,还通过实验证实了ICA反降晰算法不能抑制噪声。最后总结了目前ICA反降晰方法的优缺点,并提出了进一步研究的方向。

基于低负载运算平台的双目视觉快速匹配算法

针对计算机视觉系统在低负载运算平台下的应用,对双目立体视觉系统中的图像特征提取和多分辨率图像匹配处理算法进行分析与研究。在对已有的图像降晰算法进行实验分析的基础上,提出了适用于低负载运算平台的双目视觉快速匹配算法。研究结果表明:该算法与已有的图像特征点匹配算法相比,算法执行时间缩短了约80%。基本满足低负载运算平台如自主移动机器人、车载摄像机等的要求,降低了运算难度,实现了目标定位实时性,同时兼顾了图像匹配精度和高可靠性。

基于FPGA的空间变化遥感数字影像复原算法研究

针对退化图像,采用了基于理想边缘预测的自适应PSF辨识法,通过搜索图像中高灰度差阶跃型边缘并给出边缘的理想成像预测,估计成像系统的PSF.针对空间变化的海量遥感图像数据,提出了分块复原的处理策略,对于每个子块图像,采用了基于维纳滤波的移变参数法进行复原,很有效地确保复原的效果并减少了运算量,并分析了该算法的复杂度,以确保其实时实现.阐述了基于4×TS201多DSP实时图像处理演示平台的技术特点,对基于维纳滤波的移变参数复原算法在演示平台的移植方面进行了详细分析,给出了实际运行结果.